两句话概括

1. 缓存数据
2. 调整参数
   

缓存数据

把数据缓存到内存，spark sql能够只扫描需要列并且会自动压缩数据，占用最小的内存和减小GC压力。这无需多言，内存远远要快于磁盘，spark效率比hive高这个就是一个主要原因。

• 缓存数据代码

spark.catalog.cacheTable("tableName")
或
dataFrame.cache()

• 释放缓存

spark.catalog.uncacheTable("tableName")
或
dataFrame.unpersist()

用完后一定要记得释放掉，不要空占的内存浪费资源。

• 内存相关参数
  spark sql可以使用SparkSession的setConf方法，或者使用sql命令 set key=value的方法来配置内存中的缓存。主要的配置参数有两个：

  参数	默认值	含义	开始版本
  spark.sql.inMemoryColumnarStorage.comp